Die Migration von grösseren Softwareprojekten von älteren Programmiersprachen wie C zu modernerem Rust ist traditionell ein Mammutunternehmen. Solche Legacy-Systeme sind oft über Jahre oder Jahrzehnte gewachsen, enthalten Hunderttausende oder Millionen von Zeilen Code und sind eng mit bestehenden Geschäftsprozessen verwoben. Ein vollständiger Neubau ist meist nicht wirtschaftlich, eine direkte Portierung ist aber ebenfalls extrem aufwändig und fehleranfällig.
Hier zeigt sich ein praktischer Nutzen von agentischen KI-Systemen: Diese können die Aufgabe in viele kleine, überschaubare und eigenständig überprüfbare Schritte zerlegen. Statt einen Entwickler Hunderttausende Zeilen manuell analysieren und umschreiben zu lassen, kann ein KI-Agent systematisch vorgehen: Er versteht die Logik des C-Codes, erkennt typische Patterns und generiert entsprechende Rust-Equivalent. Jeder Schritt ist klein genug, dass er isoliert getestet werden kann.
Das reduziert nicht nur die Arbeitszeit erheblich, sondern verringert auch die Fehlerquote. Menschen machen bei monotonen, sich wiederholenden Aufgaben leicht Fehler; KI ist hier konsistenter. Gleichzeitig können Entwickler mit der KI auch komplexere Architektur-Entscheidungen treffen, da viel der mechanischen Arbeit automatisiert ist. Das ermöglicht auch Verbesserungen während der Migration, nicht nur die blosse Portierung von bestehender Funktionalität.
Für KMU mit älteren Softwaresystemen ist das relevant: Viele kleine und mittlere Unternehmen betreiben kritische Geschäftslogik in älteren, möglicherweise weniger sicheren Programmiersprachen. Eine Migration schien bisher oft zu teuer. Mit KI-gestützter Unterstützung werden solche Modernisierungen wirtschaftlich attraktiv, auch für kleinere Budgets. Das ermöglicht bessere Sicherheit, wartbarere Codebases und Zugang zu modernen Entwickler-Ökosystemen.